网页抓取是从网站获取数据用于研究、商业和机器学习的绝佳方式。如果您处理 HTML 内容，Python 有很多工具，但 Parsel 是最简单、最灵活的。它允许您仅用几行代码使用 XPath 和 CSS 选择器提取数据。

在本指南中，您将学习如何在 Python 中使用 Parsel 进行网页数据抓取，从设置环境到处理复杂的 HTML 结构以及保存清理后的数据。无论您是网页数据抓取新手，还是正在寻找一款轻量级工具，Parsel 都能简化您的抓取工作流程。

目录

  1. 为什么选择 Parsel 进行 Python 网页抓取
  2. 设置 Python 环境
  3. 了解 XPath 和 CSS 选择器
  4. 使用 Parsel 提取数据
  • 解析 HTML 内容
  • 使用 XPath 选择元素
  • 使用 CSS 选择器选择元素
  • 提取文本和属性
  1. 处理复杂的 HTML 结构
  2. 清理和构建提取的数据
  3. 保存抓取的数据（CSV、JSON、数据库）
  4. 使用 Parsel 时应避免的常见错误
  5. 总结
  6. 常见问题 (FAQ)

为什么选择 Parsel 进行 Python 网页抓取

说到用 Python 进行网页抓取，有 BeautifulSoup、Scrapy 和 lxml 等工具。但如果你想要轻量、快速且易用的抓取工具，Parsel 是个不错的选择。它尤其擅长使用 XPath 和 CSS 选择器来选择 HTML 元素，这使得提取结构化数据变得更加容易。

Parsel 通常与 Scrapy 配合使用，但也可以作为独立库使用。如果您正在处理原始 HTML，并且需要一种简洁的方式来提取文本或属性，Parsel 可以让您的代码保持简洁易读。

为什么要使用 Parsel？

  • 轻量级和快速：无需设置。
  • 强大的选择器：XPath 和 CSS。
  • 易于整合：它与 Requests 和 Pandas 配合良好。
  • 干净的语法：这使得您的抓取脚本更易于阅读和维护。

设置 Python 环境

在使用 Parsel 进行网页抓取之前，您需要设置 Python 环境。好消息是，设置过程快速简便。您只需安装 Python 并安装一些必要的库即可开始使用。

安装Python

确保你的系统上已安装 Python。你可以从 Python官方网站。安装后，打开终端或命令提示符并检查版本：

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python --version

创建虚拟环境

创建虚拟环境是一种很好的做法，这样你的依赖关系就会保持井然有序：

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python -m venv parsel_env
资源 parsel_env/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `parsel_env\Scripts\activate`

安装 Parsel 和 Requests

Parsel 用于提取数据，Requests 帮助您从网页获取 HTML 内容。

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pip 安装解析请求

就这样！现在你可以使用 Python 中的 Parsel 来抓取网站数据了。下一节，我们将探讨 XPath 和 CSS 选择器如何定位特定的 HTML 元素。

了解 XPath 和 CSS 选择器

要使用 Python 中的 Parsel 抓取数据，您需要知道如何在 HTML 中找到正确的元素。这时，XPath 和 CSS 选择器就派上用场了。这两个强大的工具可以帮助您从网页中定位并提取所需的精确数据。

什么是XPath？

XPath 是 XML 路径语言 (XML Path Language) 的缩写。它是一种浏览 HTML 和 XML 文档的方法。您可以使用它来选择网页中的节点、元素和属性。

计费示例：

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选择器.xpath（'//h1/text()'）。得到（）

此 XPath 表达式选择第一个 <h1> 标签。

什么是 CSS 选择器？

CSS 选择器用于网页设计中设置元素的样式。在网页抓取中，它们可以帮助使用类名、标签或 ID 来定位元素。

计费示例：

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选择器.css（'div.产品名称::文本'）。得到（）

这将获取文本 <div> 与班级 product-name.

XPath 与 CSS 选择器

XPath 与 CSS 选择器

Parsel 支持这两种方法，您可以根据自己的抓取需求选择最合适的一种。在下一节中，我们将实际操作并向您展示如何使用 Parsel 提取数据。

使用 Parsel 提取数据

掌握了 XPath 和 CSS 选择器的基础知识后，就可以开始使用 Python 中的 Parsel 提取数据了。本节将展示如何解析 HTML、选择元素以及从网页中获取所需的文本或属性。

解析 HTML 内容

首先，你需要将 HTML 内容加载到 Parsel 中。你可以使用 Parsel 中的 Selector 类来执行此操作。

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在 包 进口 选择

html = “”“

  
    使用 Parsel 进行网页抓取
    这是一个教程。
  

“”“

选择器 = 选择器（文本=html）

现在 HTML 已准备好进行数据提取。

使用 XPath 选择元素

您可以使用 XPath 查找特定元素。例如，如果您想获取 <h1> 标签：

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标题 = 选择器.xpath（'//h1/text()'）。得到（）
打印（标题）  # 输出：使用 Parsel 进行网页抓取

XPath 非常灵活，允许您定位 HTML 结构中的几乎任何元素。

使用 CSS 选择器选择元素

Parsel 还支持 CSS 选择器。这种方法更简洁易读，尤其适合那些已经熟悉 CSS 的人。

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信息=选择器.css（'p.info::text'）。得到（）
打印（信息）  # 输出：这是一个教程。

CSS 选择器非常适合根据类名、ID 或标签选择元素。

提取文本和属性

要获取文本，使用 ::text 在 CSS 中或 /text() 在 XPath 中。要提取如下属性 href or src，在 XPath 中使用 @ 符号或 ::attr(attribute_name) 在 CSS 中。

XPath 示例：

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链接 = 选择器.xpath（'//a/@href'）。得到（）

CSS示例：

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链接 = 选择器.css（'a::attr(href)'）。得到（）

这些方法可以让您从链接、图像和其他元素中提取所需的精确数据。

处理复杂的 HTML 结构

在抓取真实网站数据时，HTML 结构并不总是那么简单。页面通常包含深度嵌套的元素、动态内容或多个具有相同标签的元素。Python 中的 Parsel 可以更轻松地使用 XPath 和 CSS 选择器来处理复杂的 HTML 结构。

您可能需要遍历多层标签才能找到所需的数据。XPath 非常适合导航嵌套元素。

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html = “”“

  
    手机
    499美元
  

“”“

在 包 进口 选择
选择器 = 选择器（文本=html）

名称 = 选择器.xpath（'//div[@class="details"]/span[@class="name"]/text()'）。得到（）
价格 = 选择器.xpath（'//div[@class="details"]/span[@class="price"]/text()'）。得到（）

打印（名称）   # 输出：智能手机
打印（价格）  # 输出：$499

当数据深埋在多个 <div> 标签。

处理数据列表

如果页面包含类似商品列表（如产品或文章），则可以使用 .xpath() or .css() - .getall() 提取所有项目。

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html = “”“

  Python
  帕塞尔
  网页抓取

“”“

选择器 = 选择器（文本=html）
主题=选择器.css（‘ul li::text’).getall()
打印（主题）  # 输出：['Python', 'Parsel', 'Web Scraping']

运用 getall() 当您想要一次抓取多个元素时非常有用。

条件选择

有时，您只需要符合特定条件的数据，例如某个类或属性。

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html = “”“
博客
接触
“”“

选择器 = 选择器（文本=html）
特殊链接 = 选择器.xpath（'//a[contains(@class, "special")]/@href'）。得到（）
打印（特殊链接）  # 输出：/contact

当您想要从抓取内容中删除多余或不需要的内容时，这很有用。

使用 Python 中的 Parsel，您可以处理复杂的网页并获取干净的结构化数据。接下来，我们将了解如何清理和格式化这些数据。

清理和构建提取的数据

使用 Python 中的 Parsel 提取数据后，下一步就是清理和格式化数据。原始爬取数据通常包含多余的空格、不一致的格式或重复的条目。清理和格式化数据可以使其更易于分析或存储在数据库中。

删除多余的空格和字符

网页中的文本可能包含不必要的空格或换行符。您可以使用 Python 字符串方法清理它们，例如 .strip() 和 .replace().

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原始文本= “\n产品名称：智能手机\t”
clean_text = raw_text.strip()
打印（干净文本）  # 输出：产品名称：智能手机

标准化数据格式

务必将日期、价格和其他数据保持相同的格式。例如，如果您要提取价格：

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价格文本= “ $ 499”
价格 = 浮动（价格文本.替换（“$”, ""))
打印（价格）  # 输出：499.0

这有助于执行计算或在数据库中存储值。

删除重复项

有时，相同的数据会在页面上出现多次。您可以使用 Python 的 set() 函数或条件检查来删除重复项：

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项目 = [“帕塞尔”, 'Python', “帕塞尔”]
唯一项目= 名单(集（项目））
打印（唯一项）  # 输出：['Python', 'Parsel']

创建结构化格式（字典列表）

清理完成后，最好将数据结构化以便于保存。一种常见的方法是使用字典列表。

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数据 = [
    {“名称”: “手机”, “价钱”: 499},
    {“名称”: “笔记本电脑”, “价钱”: 899}
]

此格式非常适合导出为 JSON、CSV 或插入数据库。

通过清理和格式化抓取的数据，您可以使其在数据分析、机器学习或报告等实际应用中更加有用。接下来，我们将了解如何以不同的格式保存这些数据。

如何保存抓取的数据（CSV、JSON、数据库）

使用 Python 中的 Parsel 清理并构建爬取数据后，最后一步是将其保存为适合项目的格式。最常见的格式是 CSV、JSON 和数据库。让我们探索如何使用每种方法保存从 Web 爬取的数据。

将数据保存为 CSV

CSV（逗号分隔值）非常适合电子表格或导入到 Excel 或 Google Sheets 等数据工具中。

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进口 CSV

数据 = [
    {“名称”: “手机”, “价钱”: 499},
    {“名称”: “笔记本电脑”, “价钱”: 899}
]

- open(“产品.csv”，模式=“w”, 换行="") as 文件：
    writer = csv.DictWriter(文件，字段名称=[“名称”, “价钱”])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(数据)

将数据保存为 JSON

当您想要在 Web 或 API 项目中处理结构化数据时，通常使用 JSON。

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进口 JSON

- open(“产品.json”, “w”) as 文件：
    json.dump（数据，文件，缩进=4)

将数据保存到数据库

数据库是处理大量数据和运行查询的理想选择。以下是如何将抓取的数据插入 SQLite 数据库：

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进口 sqlite3

conn = sqlite3.connect（“产品.db”)
光标 = conn.cursor()

# 创建表
游标.执行（“如果不存在则创建表产品（名称文本，价格真实）”)

# 插入数据
HPMC胶囊 项目 in 数据：
    游标.执行（“插入产品（名称，价格）值（？，？）”， （物品[“名称”]， 物品[“价钱”]））

conn.commit()
conn.close()

通过以正确的格式保存抓取的数据，您可以使其更易于访问并可用于分析、报告或机器学习。

使用 Parsel 时应避免的常见错误

使用 Parsel 在 Python 中进行网页数据抓取时，很容易犯一些小错误，这些错误可能会导致抓取工具崩溃或收集到错误的数据。避免这些常见问题将有助于您构建更可靠、更准确的抓取工具。

1. 不检查网站结构

在编写 XPath 或 CSS 选择器之前，请务必检查网站的 HTML。如果结构发生变化或与预期不符，您的抓取工具将无法找到正确的元素。

提示： 使用浏览器开发者工具（右键单击→检查）检查元素路径。

2.使用错误的选择器

确保为所需元素选择了正确的 XPath 或 CSS 选择器。即使是一个小错误也可能导致不返回数据或错误的结果。

计费示例：

  • ✅ 正确：response.css('div.product-name::text')
  • ❌ 错误：response.css('div.product-title::text')（如果不存在）

3. 不处理空数据或缺失数据

有时，页面可能没有您要查找的元素。如果您的代码无法处理这种情况，页面可能会崩溃。

修复：

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名称 = 选择器.css（'div.name::text').get(默认='无名')

4.忘记剥离或清理数据

网页内容通常包含多余的空格或换行符。如果不清理文本，最终的数据可能会看起来很混乱。

修复：

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价格 = 选择器.css（'span.price::text').get().strip()

5. 请求之间没有使用延迟

短时间内发送过多请求可能会导致抓取工具被卡住。请务必添加延迟，以确保其响应更人性化。

修复：

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2
进口 次
时间.睡眠(2)  # 在请求之间等待 2 秒

避免这些错误将有助于你使用 Python 中的 Parsel 抓取更干净、更准确的数据，并确保你的脚本即使网站发生变化也能顺利运行。从长远来看，保持抓取工具的灵活性和简洁性将节省你的时间。

使用以下方法优化您的网页抓取 Crawlbase

虽然 Parsel 提供了一种从 HTML 内容中提取数据的强大方法，但管理网络抓取的挑战（例如处理动态内容、轮换代理和避免 IP 禁令）可能会很复杂。 Crawlbase 通过提供一套旨在简化和扩展数据提取工作的工具来简化这一过程。

为什么选择 Crawlbase?

  1. 简化的抓取过程： Crawlbase 处理繁重的网络抓取工作，包括管理代理和绕过验证码，让您专注于数据分析而不是基础设施。

  2. 可扩展性：如果你要抓取几页或数百万页的数据， Crawlbase的基础设施是根据您的需求而构建的，以确保一致的性能。

  3. 多功能工具： Crawlbase 提供一系列工具来支持您的网络抓取项目。

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常见问题 (FAQ)

问：什么是 Parsel？为什么我应该使用它来抓取网页？

Parsel 是一个简化网页数据抓取的 Python 库。它允许您使用 XPath 和 CSS 选择器从网站中提取数据，从而找到所需的数据。Parsel 轻量级、快速，并且与其他 Python 工具兼容良好，因此它是从 HTML 页面抓取结构化数据的热门选择。

问：如何使用 Parsel 处理动态网站？

对于使用 JavaScript 动态加载内容的网站，单靠 Parsel 可能不够用。在这种情况下，可以考虑将 Parsel 与 Selenium 或 Playwright 结合使用，在提取数据之前加载 JavaScript 内容。这些工具可以模拟浏览器交互，从而抓取所需的所有数据。

问：我可以使用 Parsel 保存抓取的数据吗？

是的，您可以将使用 Parsel 提取的数据保存为各种格式，例如 CSV、JSON，甚至可以直接保存到数据库中。解析和构建数据后，您可以使用 Python 的内置库（例如 Pandas 或 JSON）将结果存储为所需的格式，以便于分析。